M1 Ailesi GPU: Yapay Z

Apple Silikon Üzerinde Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Zach: Merhaba, ben Zach. Apple'da GPU sürücü performans ekibini yönetiyorum. Bugün M1 ailesi GPU'lardan ve bunların Apple silikon üzerindeki yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (MÖ) için ne anlama geldiğinden bahsedeceğiz.

GPU'ya, özellikle makine öğrenimi iş yüklerini hızlandırmak için tasarlanmış bazı güçlü yetenekler ekledik; bunların neler olduğunu ve kendi uygulamalarınızda onlardan nasıl yararlanabileceğinizi derinlemesine inceleyeceğiz.

Aslında YZ ve MÖ, Apple platformları için yeni değil. Halihazırda her gün kullandığınız araçlara ve deneyimlere derinlemesine entegre edilmiş durumdalar. MetalFX, oyunların daha yüksek çözünürlüklerde daha yüksek kare hızlarına ulaşması için zamansal ölçekleme ve parazit giderme işlemlerinde MÖ kullanır.

Bunu ayrıca uzamsal ses, gürültü giderme, gerçek zamanlı çeviri için de kullanıyoruz. iPhone'daki kamera sistemi; Deep Fusion, sinematik video ve portre modu gibi özellikleri güçlendiriyor ve bunların tamamı MÖ tarafından destekleniyor.

Geliştirici Araçları ve M5 GPU

Geliştiriciler için, uygulamalarınıza MÖ getirmek amacıyla zengin bir çerçeve setine sahibiz. Cihaz içi çıkarım için Core ML, modeller oluşturmak ve eğitmek için Create ML ve doğrudan Xcode'un içine yerleştirilmiş akıllı kodlama özellikleri bulunuyor.

Bunlar sadece birkaç örnek. Temel platformlar ve M5 GPU ile, halihazırda çalıştırdığınız iş yüklerini hızlandırarak ve her zamankinden daha güçlü modelleri çalıştırmayı mümkün kılarak ileriye doğru büyük bir adım atıyoruz.

Bu konuşmada dört ana alanı kapsayacağız:

• İlk olarak, M5 GPU'daki MÖ performans kazanımlarına ve geliştiricilerin gerçek dünya uygulamalarında şimdiden neler gördüklerine bakacağız.
• Ardından, nöral hızlandırıcıları tanıtacağız; ne olduklarını, nasıl çalıştıklarını ve MÖ performansı için neden önemli olduklarını ele alacağız.
• Sonrasında, Apple silikon üzerinde MÖ iş yükünüzün verimli bir şekilde çalışmasını kolaylaştıran son güncellemeler de dahil olmak üzere Metal 4'te sunulan sensör API'larını inceleyeceğiz.
• Son olarak, MÖ uygulamalarınızı profillemek ve optimize etmek için geliştirici araçlarını nasıl kullanacağınızı göstereceğim.

Öyleyse M5 GPU üzerinde MÖ konusuna hızlıca giriş yapalım. Bu, Apple silikon üzerindeki makine öğrenimi için ileriye doğru atılmış önemli bir adımdır. M5, daha hızlı matematik oranları ve daha fazla bant genişliğinin yanı sıra GPU içinde nöral hızlandırıcıyı da beraberinde getiriyor.